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過去，一切都很簡單。廣布于全國各地的電廠，其發電量是根據用電需求來調節的。電廠通常采用日歷、天氣預報以及諸多其他手段，來預測各個區域和大型生產工廠的用電需求。

如今的情況卻復雜許多。取決于天氣因素，風電場和太陽能電站的發電量不盡相同，傳統電廠必須承擔起調峰任務。存在波動性的可再生能源發電的比例越大，電能供應管理難度就越大——電能供應商和電網運營商都會受到這個問題的影響。

為保證電網穩定，向電網輸送的電能在數量上必須與從電網消耗的電能保持*。如果一座電站或一個大型用戶發生故障，那么，應當相應地增加或減少電能供應，以避免斷電。每座電廠都必須具備一定的調峰能力。然而未來，保持電網平衡的難度將與日俱增，特別是在正處于能源轉型之中，計劃大幅提高可再生能源發電比例的德國。

在這種新的形勢下，應當如何應對？發電企業如何幫助保持電網穩定，提供可靠的電能供應，同時保持盈利？西門子中央研究院的研究人員Ralph Grothmann博士表示，答案就是通過更準確的預測，來改進規劃。他說：“如果提前知道未來幾天太陽能發電和風力發電的發電量，并且掌握了區域需求的預測數據，那么，就能以富于遠見的方式管理傳統電站，規劃充足的電能供應，以抵消輸電損耗，并且可以在電力市場交易上以優惠的價格購買電能。”

為了實現這個愿景，Grothmann和他的同事Hans Georg Zimmermann博士共同開發了名為“面向神經網絡的模擬環境（Simulation Environment for Neural Networks，簡稱SENN）”的預測軟件。SENN采用了類似于人類大腦的人工神經網絡（計算機模型）。通過訓練，這些網絡能夠識別出事物之間的相互關系，從而作出預測。Grothmann解釋道：“神經網絡的神奇之處在于，不必*分析和理解問題，就能作出預測。”

譬如，要利用分析模型來描述太陽能電站，需要根據投射的太陽能輻射功率和其他環境因素如氣溫、風速和濕度等，計算出太陽能電池板的發電量。如果部分太陽能電池板碰巧造成了遮擋，使陽光照不到其他太陽能電池板上，則需將這一點也納入考慮。只有這樣，分析模型才能利用天氣預報的數據，來預測位于特定地理位置的太陽能電站的發電量。

利用數據進行訓練。神經網絡的工作方式與之大相徑庭。是利用以往的數據，即天氣預報數據和相應的太陽能電站的實際發電量，對它們進行訓練。天氣預報數據不必來自太陽能電站所在位置的氣象站；這些數據也可以由附近的氣象站提供。這個應用程序的任務是：根據天氣預報的數據，來預測太陽能發電量。開始時，軟件并不知道各種不同參數將起到什么樣的作用，因此，其預測結果與太陽能電站的實際發電量有著天壤之別。在訓練中，這個應用程序將反復執行這個過程達數千次，最大限度地縮小預測結果與實際數值之間的差異。逐漸地，SENN會改變各個參數的權值，以提高預測準確度。

SENN最早開發于20多年前，目前已被用于預測20天內的原材料價格和電價走勢等應用。在三分之二的時間里，它能準確預測購買日。自2005年起，西門子一直在利用SENN，在最低的時候購買電能。

利用經驗數據，系統學會了預測可再生能源的發電量，預測偏差不超過7%。

隨著可再生能源發電的日益興起，西門子認識到，SENN預測在發電行業將大有可為。譬如，根據對可再生能源并網發電量的預測，電網運營商可以計劃輔助電站的使用或者補償電能需求。風電場和太陽能電站的運營商可以根據預測，將維護工作安排在發電量較低的時段，以更有利的條件出售預期的發電量，以及規劃未來的收入。

目前，正利用丹麥一座大型海上風電場提供的數據，對一個SENN模型進行測試。這個模型使用了關于風速、氣溫和濕度的預報數據，來預測這座風電場在未來三天的發電量，預測偏差不超過7.2%。譬如，如果系統預測發電量為100，那么，實際發電量將在92.8到107.2之間。Grothmann表示：“預測準確度主要取決于數據質量，總體而言，我們能夠相當準確地預測未來三天的天氣。”